商业项目小白救星!凭经验的时代已经是“过去时”了,带您从零到一利用大数据解决行内难题!(上)
一个大型商业项目,从计划到落地经营都需要:城市进驻、投资拿地、项目定位、招商策略、运营调改、客户研究这几个环节,前边两个环节需要考虑的是城市宏观数据和城市规划数据,后面的四个环节在2019年以前的时候,大部分决策都是需要非常深厚的行业经验才能支撑,换句话说就是对于人的水平要求是非常高的。
2020年大数据行业发展迎来了第三阶段:大数据迎来了融合应用时期,数据来源做到了多源融合,标签能够与场景结合,可以提供场景标签,可以有针对性的解决各行业的项目问题。如何利用大数据去解决项目定位、招商策略、运营整改和客户研究所遇到的问题已经到来,大大降低了这些工作入门的门槛,让小白也能快速成为行业高手。
环节1:城市进驻
本环节负责部分是战略部和投资部两个部门,工作内容是对入驻城市做城市宏观基本面研究和价值分析,宏观基本面包括:经济支撑力(GDP…)、市场消化力(人口、年轻化、老年化…)、居民支付能力(收入、消费、存储…)、吸引力(产业、交通、房价…)和市场表现力(商业发展与竞争格局…)等。
调研这个环节,我们主要利用国家统计局的官方数据作为支撑,找到最近5年的城市宏观数据并做出折线图,看城市的宏观变化趋势并得出结论。
环节2:投资拿地
本环节主要负责部门是投资部,工作内容是目标城市不同区域板块之间的对比,包括基本面调研(土地供应量、楼板价、溢价率…)、对比分析(不同区域对比分析、不同板块对比分析)和综合指数分析(不同区域/板块基本面指数特征、综合得分以及排名)等。
环节3:项目定位
本环节主要负责部分是市场部和产品部,工作内容是数据与模型结合辅助定位决策,包括商业规模定位(项目辐射范围、客群渗透率、客群基数预判)、商场档次定位(客群收入水平、消费能力、消费偏好【价格偏好、业态、品牌偏好等】)和主力客群定位(基础画像、家庭结构、财富属性、兴趣爱好等)。
如上所述,这个环节开始就可以利用大数据发现问题,并且找到解决的方向,下面我举几个例子来说明一下。
客源地分布热力图
基于客源地分布热力图可以宏观观察周边客群分布情况,哪些区域是我们后期重点线下推广区域。
周边客群画像
通过客群画像数据,我们可以了解重点项目客群特征,及差异点,了解各重点项目的消费者喜好情况,看各业态、业种、品牌的受欢迎程度,为项目未来做参考。
由于全部内容篇幅过长,今天先聊一下前3个环节,我们会尽快上线如果利用大数据去解决商业地产实际问题的4、5、6环节内容,希望文章内容能够给予您一些帮助,如有帮助请您关注我们的公众号的订阅号。